随笔分类 - R语言
摘要：1、 a <- c("b", "a", "b") b <- c("c", "b", "a") c <- c("x", "a", "d") d <- data.frame(a, b, c) d e <- unlist(d) e sum(e == "b") ## 统计b出现的次数 sum(e == "d
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摘要：set.seed(）用于保证多次生成随机数的结果一致。 1、 par(mfrow = c(2,2)) a <- rnorm(10) plot(a, pch = 19, cex =2) b <- rnorm(10) plot(b, pch = 19, cex =2) set.seed(100) c <
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摘要：R语言中apply函数，可以实现批量对矩阵、数据框的行或者列进行各种处理。 apply的第一个参数指定操作对象， 第二个参数指定对行还是列进行操作， 第三个参数指定操作类型 1、示例1 a1 <- c(4,2,1,6) a2 <- c(3,2,3,6) a3 <- c(2,1,4,8) dat <-
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摘要：R语言中rnorm函数用于产生服从正态分布的随机数。（r：random， norm： normal） 1、直接使用，默认产生平均数为0，标准差为1的随机数。 dat <- rnorm(30) dat mean(dat) sd(dat) 2、可以设定平均数 dat <- rnorm(30,5) ##
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摘要：1、加减（矩阵加减只能在同维度矩阵之间进行，即行列数相同） a1 <- c(2, 3, 5, 1, 7, 4, 8, 4, 2) a2 <- c(3, 1, 3, 1, 4, 8, 4, 3, 4) m1 <- matrix(a1, nrow = 3, byrow = T) m2 <- matrix
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摘要：1、协方差 协方差：两个向量每一项与各自平均数只差 的对应项乘积之和的平均数。 方差：每一项与平均数只差 的平方的平均数。 标准差： 方差开平方 皮尔逊相关系数：两个向量的协方差 除以 两个向量的标准差的乘积。 a <- c(1, 3, 7, 8) b <- c(12, 15, 16, 18) su
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摘要：1、点R添加至环境变量中 2、点关于 3、点高级系统设置 4、点环境变量 5、点path 6、点编辑 7、点新建 8、输入R安装的bin目录（根据个人安装的目录） 9、确定一直点 10、win + r ，输入cmd，进入dos 11、测试Rscript命令， 没有问题 12、进入工作目录 13、测试
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摘要：1、删除指定类型的文件 dir() allfile = dir() ## 目录下的所有文件 allfile txtfile <- grep("*.txt", allfile) ## 查找txt文件，返回索引 txtfile file.remove(allfile[txtfile]) ## 删除txt
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摘要：1、启动Rstudio 2、点击tools 3、点击global options 4、点击browse 5、选择将要设定的路径，点击open 6、然后点击应用 7、重启rstudio，查看
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摘要：1、 a <- c(1, 3, 4, 7, 9) sum_a = 0 for (i in 1:length(a)) { sum_a = sum_a + a[i] } mean_a = sum_a / length(a) va = 0 for (i in 1:length(a)) { va = va
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摘要：1、rbind， 按行合并数据框 a <- 1:3 b <- 5:7 c <- 9:11 d <- data.frame(a, b, c) d e <- 11:13 f <- 15:17 g <- 19:21 h <- data.frame(e, f, g) h rbind(d, h) ## 列名不
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摘要：R中%in%用于判断前一个向量的元素是否在后一个向量中， 返回逻辑值。 1、 a <- c(3,1,8,9) b <- c(2, 3, 4, 8, 10) a %in% b 利用此关系可以取出向量a、和向量b的交集， 可以取出向量a中不包含在向量b中的项 a <- c(3,1,8,9) b <- c
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摘要：1、 a <- 1:5 b <- 3:7 c <- 5:9 d <- 4:8 e <- data.frame(a, b, c, d) e e[e == 5] = 500 e 2、在指定列替换 a <- 1:5 b <- 3:7 c <- 5:9 d <- 4:8 e <- data.frame(a,
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摘要：1、 a <- 1:5 b <- 3:7 c <- 5:9 d <- data.frame(a, b, c) unique(c(d$a, d$b, d$c)) 2、 a <- 1:5 b <- 3:7 c <- 5:9 d <- data.frame(a, b, c) e <- vector() f
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摘要：1、直接测试 a <- c(2, 1, 3, 5) b <- c(2, 3, 1, 1) a * b ## 仅计算每一项的成绩 a %*% b ## 将乘积汇总
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摘要：1、直接测试 a <- 1:5 b <- 3:8 a b setdiff(a, b) ##左侧唯一 setdiff(b, a) ##右侧唯一 intersect(a, b) ##交集 union(a, b) ##并集
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摘要：来源：https://blog.csdn.net/u010652755/article/details/72982227/ 1、创建测试数据： name <- c('A','B','A','A','C','D') school <- c('s1','s2','s1','s1','s1','s3')
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摘要：1、测试1 library(dplyr) fun1 <- function(x1, x2){return(x1 - x2)} fun2 <- function(x1, x2, x3){return(x1 * x2 - x3)} a = 8 b = 7 c = 3 y1 <- a %>% fun1(b
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摘要：1、 root@PC1:/home/test# cat test.r library(optparse) option_list <- list( make_option(c("-p", "--arg1"), type = "character", default=FALSE), make_opti
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摘要：1、 test <- read.table("a.txt", as.is = T) test index <- read.table("cols",as.is = T) index index <- as.vector(t(index)) index test2 <- test[,index] te
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